La Méditerranée est caractérisée par des concentrations en nutriments parmi les plus faibles au monde, et qui montrent des valeurs décroissantes d’ouest en est. A l’échelle climatologique, le bassin est dominé par un régime subtropical, à l’exception de certaines zones spécifiques, qui présentent une dynamique typique des régions tempérées. Malgré l’importance des nutriments pour ces cycles, on connaı̂t peu de chose sur leur variabilité temporelle car les données disponibles sont souvent insuffisantes à l’échelle du bassin. L’objectif principal de ce travail est d’aborder cette question à différentes échelles de temps. L’exploitation de la série temporelle DYFAMED a d’abord permis de décrire le cycle saisonnier et les tendances décennales des concentrations en nutriments en Méditerranée nord-occidentale. L’analyse des données d’apports atmosphériques de la station du Cap Ferrat à complété ce travail, en évaluant l’importance relative des processus d’approvisionnement en nutriments des eaux de surface. Pour élargir l’étude à l’ensemble du bassin, nous avons par la suite considéré des mesures acquises par des flotteurs Bio-Argo (déployés dans le cadre de l’EQUIPEX NAOS), équipés de capteurs optiques mesurant les concentrations en nitrate (SUNA). Ces flotteurs sont en train de changer fondamentalement la manière dont nous observons les océans, et cette thèse est l’une des premières à documenter cette révolution technologique. Ils ont rendu possible, pour la première fois en Méditerranée, une description des cycles saisonniers des concentrations en nitrate, simultanément en différentes zones du bassin. Ces données ont aussi souligné l’importance de la variabilité temporelle haute fréquence, permettant de réévaluer le rôle de certains processus. / The Mediterranean Sea is characterized by nutrient concentrations among the lowest in the world, and which exhibit decreasing values eastward. At climatological scale, a subtropical-like regime dominates almost the entire basin, except for some areas where temperate like dynamics are found. Despite the importance of nutrients on these cycles, very little is known about their temporal variability, due to the overall data scarcity at basin scale. This work mainly aims to address this issue at various time scales. Data from the DYFAMED time-series were firstly examined, and allowed the description of the seasonal cycle and decadal trends of nutrient concentrations, in the northwestern Mediterranean. The analysis of atmospheric data from the Cap Ferrat station completed this work, and permitted to evaluate the relative contributions of the different processes that provide nutrients in surface. The study was then extended to the whole basin by considering measurements acquired by Bio-Argo floats (deployed in the framework of the NAOS EQUIPEX), equipped with a nitrate sensor (SUNA). These floats are about to fundamentally change the way we observe the ocean, and present work is among the first to document this ongoing technological revolution. They allowed, for the first time in the Mediterranean, the monitoring of seasonal variability of nitrate concentrations, simultaneously in different areas of the basin. This data also highlighted the significance of the high frequency temporal variability, which enables to reevaluate the role of some processes.

Les travaux présentés dans cette thèse concernent la paramétrisation de la distribution verticale de la biomasse et de la structure des communautés phytoplanctoniques dans l’océan global. Nous avons d’abord développé une méthode neuronale de calibration de la fluorescence en concentration en chlorophylle a ([Chl]) associée à la biomasse phytoplanctonique totale et à trois classes de taille de phytoplancton. Cette méthode, FLAVOR, a été entrainée et validée à l’aide une base de données de ~900 profils de fluorescence et de pigments mesurés pat HPLC. Une base de données globale de ~49000 profils de fluorescence a ensuite été assemblée et calibrée en termes de biomasse chlorophyllienne et composition du phytoplancton. Ce travail représente une première étape vers une vision tridimensionnelle de la biomasse phytoplanctonique. Nous avons ensuite développé deux réseaux de neurones (SOCA) pour estimer la distribution verticale de deux paramètres bio-optiques, [Chl] et le coefficient de rétrodiffusion. Ces réseaux de neurones requièrent comme données d’entrée des données satellites de couleur de l’eau co-localisées avec un profil hydrologique collecté par un flotteur Argo. Ils ont été entrainés et validés avec une base de données globale composée de ~5 000 profils de propriétés bio-optiques et hydrologiques acquises par des flotteurs Bio-Argo. Les bases de données utilisées pour développer les méthodes FLAVOR et SOCA proviennent de régions océaniques représentatives de l’océan global, permettant ainsi l’application de ces méthodes à la majorité des eaux océaniques. Finalement, nous avons mené une étude focalisée sur l’Atlantique Nord qui exploite les outils développés. Les champs tridimensionnels de biomasse obtenus, couplés à un modèle bio-optique de production primaire, permettent d’étudier les cycles saisonniers de la distribution verticale de la biomasse phytoplanctonique et de la production primaire dans différentes bio-régions de l’Atlantique Nord. / This PhD work focuses on the parameterization of the vertical distribution of phytoplankton biomass and community structure in the global open ocean. First we have developed a neural network-based method for the calibration of the fluorescence in chlorophyll a concentration [Chl] associated with the total phytoplankton biomass and with three phytoplankton size classes. This method, (FLAVOR for Fluorescence to Algal communities Vertical distribution in the Oceanic Realm), was trained and validated using a database of ~900 concomitant fluorescence and HPLC-determined pigment profiles. A global database comprising ~49 000 fluorescence profiles was assembled and calibrated with FLAVOR. The resulting database represents a first step towards a global three-dimensional view of phytoplankton biomass and community composition. Second, two neural networks (SOCA for Satellite Ocean Color and Argo data to infer vertical distribution of bio-optical properties) were developed to infer the vertical distribution of two bio-optical proxies of the phytoplankton biomass, [Chl] and the particulate backscattering coefficient, using as input satellite-derived products matched up with a hydrological Argo profile. The SOCA methods were trained and validated using a global database of ~5 000 profiles of bio-optical and hydrological properties collected from Bio-Argo floats with concomitant satellite products. The database used to develop FLAVOR and SOCA originates from various oceanic regions largely representative of the global ocean, making the methods applicable to most oceanic waters. Finally, we proposed a study dedicated to the North Atlantic where the tools developed in this thesis are used in conjunction with a bio-optical primary production model. This allows us to characterize the seasonal cycle of the vertical distribution of the phytoplankton biomass and primary production in various bio-regions of the North Atlantic.

Le gyre subpolaire de l'Atlantique Nord est le siège de la plus importante floraison (bloom) phytoplanctonique de l'océan global. Cet événement biologique majeur joue un rôle crucial sur le fonctionnement des écosystèmes océaniques et sur le cycle global du carbone. L'objectif de cette thèse est de mieux comprendre les processus bio-physiques qui contrôlent la dynamique du bloom phytoplanctonique et l'export de carbone à différentes échelles spatio-temporelles. Dans une première étude, basée sur des données satellites climatologiques, le gyre subpolaire a été biorégionalisé en fonction des différents cycles annuels de biomasse phytoplanctonique. Les conditions de mélange, couplées à l’intensité de la lumière de surface, contrôlent l’initiation du bloom printanier au sein des différentes biorégions. La nouvelle génération de flotteurs BGC-Argo a permis, dans une deuxième étude, d’explorer des processus à des échelles plus fines, en particulier pendant la période hivernale jusqu’à présent très peu étudiée. En hiver, des restratifications intermittentes et locales de la couche de mélange, liées à des processus de sous-mésoéchelle, initient des blooms transitoires qui influencent la dynamique du bloom printanier. Enfin, une troisième étude a montré que la variabilité haute-fréquence de la profondeur de la couche de mélange pendant la transition hiver-printemps joue aussi un rôle crucial sur l’export de carbone. / The North Atlantic Subpolar Gyre exhibits the largest phytoplancton bloom of the global ocean. This major biological event plays a crucial role for the functioning of marine ecosystems and the global carbon cycle. The aim of this thesis is to better understand the bio-physical processes driving the dynamics of the phytoplankton bloom and carbon export at various spatiotemporal scales.In a first study, based on satellite data at a climatological scale, the subpolar gyre is bioregionalized according to distinct annual phytoplankton biomass cycles. The light-mixing regime controls the phytoplankton bloom dynamics in the different bioregions.In a second study, the new generation of BGC-Argo floats allowed for processes to be explored at a finer scale, especially during the overlooked winter season. In winter, intermittent and local restratifications of the mixed layer, triggered by sub-mesoscale processes, initiate transient winter blooms impacting the spring bloom dynamics.Finally, a third study showed how the high-frequency variability of the mixed layer depth during the winter-spring transition plays a crucial role on carbon export.

L'expérience POMME (Programme Océan Multidisciplinaire Méso-échelle) a étudié pendant<br />un an une région de l'Océan Atlantique Nord-Est situé entre les Açores et la Péninsule<br />Ibérique afin de comprendre les processus qui font de cette région l'un des principaux puits de<br />dioxyde de carbone atmosphérique. Ce travail décrit la circulation océanique à méso-échelle dans<br />POMME. Des trajectoires de flotteurs lagrangiens de subsurface et de flotteurs ARGO sont utilis<br />ées pour identifier des structures tourbillonnaires et déterminer leur évolution. Combinées à<br />d'autres observations par analyse objective multi-données, elles fournissent des champs synoptiques<br />de la circulation horizontale, dans lesquels les transports turbulents sont estimés par diagnostics<br />lagrangiens. Une configuration régionale du modèle MICOM a été mise en place pour<br />produire une réanalyse de la circulation dans POMME en assimilant les trajectoires des flotteurs<br />lagrangiens. Des méthodes spécifiques ont été développées pour tenir compte du caractère lagrangien des observations dans des techniques d'assimilation séquentielle et variationnelle